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Genai治理框架成熟模型
为了增强Genai治理框架的效用，我们为每个域以及原始文档中概述的相关控制考虑因素开发了一个成熟度模型。这种成熟模型是一种工具，使组织能够评估其当前的治理实践，确定改进领域以及在战略上计划未来的增强。通过评估其在各种控制方面的成熟度，组织可以洞悉其优势和劣势，从而促进有针对性的行动来加强AI治理。
人工智能成熟度框架及评估工具
在这种 AI 成熟度水平下，您的组织现在已将一个或多个 AI 解决方案投入生产。这需要付出巨大努力，而投资回报率通常仍然很低。但是，预计未来回报率会有所提高。因此，您的组织希望通过将成功的概念验证转化为更大的项目来正式化其 AI 工作。它正在为 AI 集成做好充分准备，制定了用户采用计划，并制定了有针对性的绩效指标，以确保对其行动进行适当的监控。目标不再是简单地了解 AI 在您的组织环境中可以实现什么；您希望将其用作杠杆，在优先领域产生可衡量且持久的影响。尽管您取得了成功，但您的组织可能才刚刚开始正式确定如何确保其 AI 项目的治理，这可能会成为扩展的障碍。
对运输公司的数字成熟模型的审查
图表列表 图 1：海运供应链生态系统 .............................................................. 15 图 2：趋势数字技术，来源（Safety4Sea，2021） .............................................. 19 图 3：进行系统评价的流程摘自 ........................................................ 25 图 4：协议结构 ........................................................................................ 26 图 5：搜索和筛选的文章。来源，由作者开发 .................................. 30 图 6：按年份发表的文章 ...................................................................................... 36 图 7：按国家/地区划分的文章 ...................................................................................... 36 图 8：按大洲划分的文章百分比 ................................................................................ 37 图 9：按行业划分的文章人口统计数据 ............................................................................. 38 图 10：用于文章搜索的数据库 ...................................................................................... 38 图 11：常用的成熟度模型 ...................................................................................... 39 图 12：常用维度 ...................................................................................................... 40 图 13：按数量划分的文章研究方法 ............................................................................. 40 图 14：CIMO 模型 ......................................................................................
管理支出分层成熟度模型
除了满足第 1 层标准外，代理机构还收集和共享合同管理绩效数据，并对其他内部/外部流程进行基准测试：• 定价（之前的定价、折扣或 KPI 指南 7 中规定的类似指标）• 代理机构使用情况（至少是通过合同承担的金额，以及尽可能获得的单位）• 解决方案性能（例如，缩短交付时间、持续降低价格、满足或实现交付日期等）。• 代理机构收集客户反馈
从文献计量模式检测技术成熟度
摘要 对于行业和政府的决策者来说，根据易于获取的开源指标（例如出版物）识别新兴技术的能力非常重要。这项工作的科学贡献是提出了一种基于出版物数量来检测新兴技术成熟度的机器学习方法。出版物数量的时间序列具有区分新兴技术和成长技术的普遍特征。我们根据这些特征训练了一个人工神经网络分类器（一种监督式机器学习算法），以预测任意技术的成熟度（新兴技术与成长技术）。通过由 22 种技术组成的训练集，我们对 6 种测试技术获得了 58.3% 到 100% 的分类准确率，平均准确率为 84.6%。为了提高分类器性能，我们用合成的时间序列技术生命周期曲线扩充了训练语料库，这些曲线是通过计算原始训练集中曲线的加权平均值形成的。在合成数据集上训练分类器可提高准确率，范围从 83.3% 到 100%，测试技术的平均准确率为 90.4%。我们的分类器的性能超过了文献中竞争的机器学习方法，后者报告的平均分类准确率最高仅为 85.7%。此外，与当前方法相比，我们的方法不需要专业知识来生成训练标签，并且可以自动化和扩展。
公路成熟度和拉出测试现场手册...
4 .1 在楼板拱腹中测试拉拔力 ...................................................... 17 4.2 拉拔试验示意图 .............................................................. 17 4.3 拉拔试验模具 .............................................................. 19 4.4 标准固化圆柱体的拉拔力和抗压强度之间的典型关系 ........................ 20 4.5 在带有可拆卸检修塞的木模板中安装拉拔插件 ........................................ 22 4.6 在垂直表面上安装钢模板 ............................................................. 23 4.7 使用圆锯钻头在拱腹模板中切割检修孔 ............................................. 24 4.8 使用圆锯获得的圆形塞子 ............................................................. 24 4.9 用螺栓、拉拔插件和圆形金属板将圆形塞子固定在胶合板上 ............................................................................. 24 4.10 木模板的反面 ............................................................................. 25 4.11 将拉拔组件连接到反面模板的 .................................. 25 4.12 将拉出式组件拧入到位 .................................. 25 4.13 涂抹油脂以填充拉出式组件和木模板之间的间隙 ............................................................................. 26 4.14 已从间隙中清除多余的油脂 ........................................ 26 4.15 将混凝土浇筑在已安装的拉出式组件上 ........................ 27 4.16 在进行拉出式评估之前，需要拆除模板的拉出式组件安装 ............................................................................. 27
成熟框架实现组织数字准备
摘要。数字化和高级技术用于更灵活和资源有效的生产过程正在改变工业竞争环境。但是，如果没有整个组织准备充分利用其利益，那么很少实施新技术。这种准备就可以表示为组织数字成熟度。先前的研究表明，数字化水平正在提高，但是在许多情况下，由于缺乏基础，它与业务战略和/或组织和技术基础设施的支持不符。现有模型存在差距，以提供实用的启动步骤来支持组织数字准备就绪。通过分析和反思瑞典制造公司实施的四个案例，测试了组织数字准备就绪的概念准备框架。调查结果指出，建立适当的组织基础，准备就绪，确保公司发展数字成熟很重要。可以根据变更管理实践的三个主要阶段开发。该工具可用于识别组织准备，从而可以克服所需的差距和阈值。这将使公司能够利用所需的技术水平来提高成本和资源效率，从而竞争。此外，还提出了组织，数字和智能准备就绪的尺寸和路线图。
提高您的网络安全和零信任的成熟度
检测和响应网络威胁是任何安全策略的重要组成部分。它涉及监视和分析网络流量，系统日志和其他领域以及安全数据，以识别未经授权访问，侵入，恶意软件感染，数据泄露或其他网络威胁的迹象。这些问题可以帮助确定您的组织如何主动识别并积极解决计算机网络，系统或组织中潜在的安全事件和恶意活动。
网络弹性成熟度2：备份安全
Druva是数据安全解决方案的领先提供商，使客户能够从所有威胁中获得并恢复其数据。Druva数据安全云是一种完全管理的SaaS解决方案，可在云，本地和边缘环境中提供空调和不可变的数据保护。通过集中数据保护，Druva增强了传统的安全措施，并实现了更快的事件响应，有效的网络修复和强大的数据治理。受到6,000多个客户的信任，其中包括《财富500强》中的65个客户，在一个越来越相互联系的世界中，Druva保护业务数据。访问druva.com并在LinkedIn，Twitter和Facebook上关注我们。
石油和天然气公司的数字成熟度评估
1。定义和跟踪数字值是关键定义，跟踪数字价值在数字转换之旅中至关重要。在我们以前的评估中，参与者确定了预先定义数字价值的挑战。目前，企业承认了数字化转型的潜力和价值，从运营流线型到改进的客户体验。但是，如果没有有效的公司治理框架和对数字价值驱动因素的清晰了解，准确量化此价值可能会具有挑战性。一致且全面的框架对于证明数字转型投资合理并评估数字计划的成功至关重要。为了建立此框架，需要对业务的数字投资组合及其企业范围的价值进行全面了解。除了传统的投资措施之外，该框架还应包括无形的好处，例如增加员工的参与度，改善了跨间隔协作以及增强的客户认知。必须同意价值框架和措施，并在整个组织中努力地跟踪这些措施。尽管面临挑战，但此过程至关重要，因为它使看不见的数字价值可见，令人鼓舞，令人鼓舞，大胆的数字投资。